How to Build Your Own Custom LLM Memory Layer from Scratch

Artykuł opisuje, jak zbudować niestandardową warstwę pamięci dla Dużych Modeli Językowych (LLM) od podstaw. Skupia się na problemie braku ciągłości i personalizacji w interakcjach z LLM, prezentując architekturę inspirowaną Mem0. Proces obejmuje ekstrakcję faktów z rozmów za pomocą DSPy, ich osadzanie (embedding) i przechowywanie w bazie wektorowej (QDrant), a następnie inteligentne pobieranie i zarządzanie pamięcią w pętli agenta ReAct.